10.3969/J.ISSN.1672-7274.2022.12.008
基于数字孪生技术的矿用设备预测性维护方案研究
文章提出了基于数字孪生技术进行煤矿用装备的预测性维护方案,并以矿用煤炭生产装备刮板输送机中的电机轴承状态预测为例,对文中提到的方法进行了实验验证,通过设计预测性维护模型、运行动力学模型,结合深度学习与多维度映射关系表,对孪生体故障模拟数据进行分析,并对比真实故障数据值,获得了较好的实验验证结论,为矿用装备进行预测性诊断提供了可信方案.
数字孪生、预测性维护、故障诊断模型、矿用装备
TM76;TP3(输配电工程、电力网及电力系统)
2023-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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